Timm（Pytorch Image Models）

原创 已于 2024-01-25 19:52:26 修改 · 651 阅读 · 11 ·
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#pytorch #人工智能 #python

于 2024-01-03 20:20:04 首次发布
Timm是一个致力于整合最新SOTA图像模型的库，支持复现ImageNet训练效果，提供预训练权重、分布式训练框架和持续更新的训练策略。它简化了代码使用，便于迁移学习和模型开发。

Timm包括

  • image models
  • layers
  • utilities
  • optimizers
  • schedulers
  • data-loaders / augmentations
  • training / validation scripts

旨在将各种 SOTA 模型整合在一起，并具有复现 ImageNet 训练结果的能力，可进行迁移学习。

Timm库不仅提供了模型的权重，还提供了分布式训练和评估的代码框架，方便后人开发。它还在不断地更新迭代新的训练方法，新的视觉模型和优化代码。

代码使用学习：点这里

python 的timm库是做什么的
zhangzhechun的专栏
11-18 2003
最后，我们打印出预测的类别索引。timm库基于PyTorch深度学习框架，为研究人员和开发人员提供了许多经过预训练的图像模型，包括经典的模型（如ResNet、VGG、Inception等）以及最新的模型（如EfficientNet、ViT等）。请注意，这只是timm库的一个简单示例，您可以根据需要使用不同的模型和任务进行更复杂的操作，如目标检测、分割等。总结来说，timm库是一个方便的工具，用于使用预训练的图像模型进行计算机视觉任务，并提供了一些实用功能来加速开发和研究。
机器学习笔记 - PyTorch Image Models图像模型概览 (timm)
学以致用 知行合一
08-19 1595
PyTorch Image Models (timm)是一个用于最先进的图像分类的库，包含图像模型、优化器、调度器、增强等的集合；是比较热门的论文及代码库。虽然越来越多的低代码和无代码解决方案可以轻松开始将深度学习应用于计算机视觉问题，但我们经常与希望寻求定制解决方案的客户合作针对他们的具体问题；利用最新、最伟大的创新来超越这些服务提供的性能水平。由于新的架构和训练技术被引入到这个快速发展的领域，无论您是初学者还是专家，都可能很难跟上最新的实践，并且在接触新的技术时很难知道从哪里开始。
【模型】timm库
藓类少女的博客
08-01 2688
是一个用于深度学习的开源库，全称是 “PyTorch Image Models”。该库由 Ross Wightman 创建并维护，旨在提供高效且易于使用的图像模型，包括大量预训练的模型和实用工具。（PyTorch Image Models）库包含了众多预训练的图像分类模型，这些模型在各种流行的数据集上进行了训练。这些预训练模型已经在ImageNet等大型数据集上进行了训练，因此在迁移学习任务中通常表现良好。选择适合你任务的模型架构，可以加快训练过程，并提高模型的性能。可以通过以下代码查看。
了解timm开源库
xw555666的博客
06-06 2082
timm 是一个功能强大且灵活的 PyTorch 库，为计算机视觉任务提供了广泛的预训练模型和优化工具。无论是用于研究、工业应用还是教育，timm 都是一个极其有价值的资源。通过利用 timm 库，用户可以显著提升模型的开发效率和性能，同时减少训练时间和计算资源。
timm(图像Imagenet预训练模型库)
zephyr_wang的博客
12-23 1748
timm(图像Imagenet预训练模型库)
发现一个好用的pytorch框架：timm
AI浩
04-12 6299
项目地址：https://github.com/rwightman/pytorch-image-models 安装方法：pipinstalltimm 目前已经更新到0.45了。
精选资源
timm (PyTorch Image Models) 时间（皮托奇图像模型）-数据集
03-15
而timm库，全称为"PyTorch Image Models"，是由罗斯·怀特曼(Ross Wightman)开发的一个强大工具，它提供了大量预训练的图像分类模型，覆盖了从ResNet到EfficientNet等多种著名架构。本文将深入探讨timm库的核心特性...
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PyTorch Image Models（timm） 是一个优秀的图像分类 Python 库
07-01
PyTorch Image Models（timm） 是一个优秀的图像分类 Python 库，其包含了大量的图像模型（Image Models）、Optimizers、Schedulers、Augmentations 等工具
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PyTorch-Image-Models-Multi-Label-Classification:基于timm的多标签分类
03-25
更新了./timm/models/multi_label_model.py、./train.py和./validate.py，以计算每个标签的精度。 介绍 该存储库用于多标签分类。 该代码基于 。 感谢罗斯的出色工作。 我于2021年2月27日下载了他的代码。 我认为...
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使用timm的新手教程，作者是Chris Hughes上传在blog上的文章，本资源是翻译了的
03-17
【使用timm进行PyTorch图像模型实践】 timm是一个由Chris Hughes开发并维护的Python库，专注于PyTorch的深度学习图像模型。这个库包含了众多预训练的卷积神经网络模型，包括ResNet系列和其他先进模型。timm不仅提供...
探索TIMM模型库
A15216110998的专栏
12-18 1538
TIMM（PyTorch Image Models）是由Ross Wightman开发的一个开源模型库，专注于图像分类任务。它基于PyTorch框架，提供了大量的预训练模型，涵盖了从经典的ResNet、EfficientNet到最新的Vision Transformer等多种模型架构。TIMM不仅提供了模型定义和预训练权重，还包含了一系列实用的工具，如数据增强、模型训练和评估等。
【huggingface】【pytorch-image-models】timm框架中使用albumentations库数据增广
Thomas_Cai的记忆殿堂
01-09 1514
【huggingface】【pytorch-image-models】timm框架中使用albumentations库数据增广
pytorch学习笔记——timm库
woaimx_1314的博客
05-24 1万+
如果需要自定义模型，我们可以使用timm库提供的模型构建块。模型构建块是模型的组成部分，可以灵活的组合和定制。例如我们可以使用timm库提供的ConvBnAct模块来定义一个卷积-BatchNorm-ReLU的模型构建块：12345asnnfrom这个代码会创建一个输入通道为3、输出通道为64、卷积核大小为3、步长为1、激活函数为ReLU的卷积-BatchNorm-ReLU模块。我们打印一下，可以清晰的看到结果：12345678再来一个示例：12345。
一文详解解读timm的使用方法，从新手变老手
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my_name_is_learn的博客
04-08 2637
`timm` 是由 Ross Wightman 创建的一个深度学习库，包含了一系列当下最先进（SOTA）的计算机视觉模型、层、工具、优化器、调度器、数据加载器、增强方法，以及用于复现 ImageNet 训练结果的训练/验证脚本。
timm库
unamable的博客
03-12 2534
视觉 Transformer 优秀开源工作：timm 库 vision transformer 代码解读 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/350837279 1 什么是 timm 库？ PyTorchImageModels，简称 timm，是一个巨大的PyTorch代码集合，包括了一系列： image models layers utilities optimizers schedulers data-loaders / augm..
使用timm库的一些知识点
AI浩
03-14 1774
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【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig
人工智能领域博客
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LoraConfig是Hugging Face transformers库中用于配置LoRA（Low-Rank Adaptation）的类。LoRA是一种用于微调大型语言模型的轻量级方法，它通过添加低秩矩阵到预训练模型的权重上来实现适应性调整，从而在不显著增加模型大小的情况下提升特定任务的性能。这种方法特别适合于资源有限的环境，因为它减少了存储和计算的需求
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